一种仿生脊腿式机器人控制方法及系统

本发明公开了一种仿生脊腿式机器人控制方法及系统，涉及机器人控制与智能算法技术领域，包括：根据参考动作数据集构建关节控制模型，并简化为虚拟质量‑阻尼‑弹簧模型；构建并训练基于MLP的前馈力矩补偿网络，预测电机的期望位置；基于前馈力矩补偿网络搭建Teacher‑Student训练框架，通过并行强化学习与分层控制策略训练，进行有限传感条件下的控制策略迁移；通过迁移后的控制策略进行仿生脊腿式机器人控制。实现欠传感的仿生脊‑腿式机器人在并行强化学习环境中的快速训练，有效解决传统PD控制器难以表征生物肌腱牵拉与关节阻尼等物理特性的问题，显著提升了机器人在高动态工况下的稳定性与柔顺性。